Skip to content
AI

ฉันจะมั่นใจได้อย่างไรว่าโค้ดที่ผู้ช่วย AI เขียนให้นั้นถูกต้องจริงๆ?

85

โอกาส

LLM สร้างโค้ดที่ผ่าน unit test แต่ไม่ตอบสนองคุณสมบัติเชิงรูปแบบใดๆ โมเดลสามารถสร้างการทดสอบที่ผ่านได้ตามการออกแบบ ไม่ใช่เพราะตรรกะนั้นถูกต้อง เครื่องมือการพิสูจน์เชิงรูปแบบมีอยู่แต่ต้องเขียนข้อกำหนดในรูปแบบ theorem-prover ซึ่งนักพัฒนาที่ทำงานจริงแทบไม่มีใครทำ เกณฑ์มาตรฐานล่าสุดแสดงให้เห็นว่าโมเดลฟรอนเทียร์ประสบความสำเร็จเพียง 3.2 เปอร์เซ็นต์ในการสร้างโค้ดที่พิสูจน์ยืนยันได้แบบครบวงจร ซึ่งหมายความว่าช่องว่างระหว่างโค้ดที่ดูน่าเชื่อถือกับโค้ดที่พิสูจน์แล้วว่าถูกต้องยังคงเปิดกว้างอยู่แทบทั้งหมด ทีมที่นำโค้ดที่ AI เขียนไปใช้ในการผลิตกำลังวางเดิมพันกับการครอบคลุมการทดสอบที่ตัวโมเดลเองสามารถจัดการให้ผ่านได้

ทำไมถึงสำคัญ

การรับประกันความถูกต้องอัตโนมัติสำหรับโค้ดที่ AI สร้างขึ้นคือสิ่งที่เปลี่ยนผู้ช่วยเขียนโค้ดจากเครื่องมือเพิ่มความเร็วให้กลายเป็นเครื่องมือเพิ่มความน่าเชื่อถือ

วิธีที่ผมให้คะแนนโอกาส

คะแนนโอกาสเป็นมุมมองส่วนตัวของผม ไม่ใช่การวัดผล โดยดูว่ามันเจ็บปวดแค่ไหน บ่อยแค่ไหนที่มันกัดกิน และมีทางแก้อยู่น้อยเพียงใดในปัจจุบัน คะแนนสูงกว่าหมายความว่าผมคิดว่าคุ้มค่าแก่การสร้างมากกว่า

ความรุนแรง8/10

ความเจ็บปวดที่มันก่อขึ้นเมื่อปรากฏตัว

ความถี่9/10

ความถี่ที่คนจริงๆ เจอมัน

ช่องว่าง8/10

ความขาดแคลนของเครื่องมือที่ดีสำหรับมันในปัจจุบัน

ปัญหาอื่นที่น่าแก้ไข